大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行風(fēng)險管理問題探究

馬紅

(中國光大銀行股份有限公司大連分行特殊資產(chǎn)經(jīng)營管理部 遼寧大連 116001)

大數(shù)據(jù)時代的到來，推動了各行各業(yè)的深化改革，數(shù)據(jù)的價值得到眾多領(lǐng)域的共同認(rèn)可。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展推動著金融領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，特別是具有數(shù)據(jù)優(yōu)勢的商業(yè)銀行也紛紛進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用，力圖通過大數(shù)據(jù)技術(shù)降低銀行風(fēng)險，實(shí)現(xiàn)自身的可持續(xù)發(fā)展。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行風(fēng)險管理應(yīng)用的優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)技術(shù)具有傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理無法比擬的優(yōu)勢，在商業(yè)銀行風(fēng)險管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)是新時代發(fā)展的必然要求。

1.1 有效降低信息不對稱

信息不對稱是造成商業(yè)銀行風(fēng)險的重要原因，大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入應(yīng)用能夠有效降低信息不對稱，從而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的風(fēng)險管控。通過深入挖掘、整合商業(yè)銀行內(nèi)部積累數(shù)據(jù)和外部共享數(shù)據(jù)能實(shí)現(xiàn)對客戶的精準(zhǔn)畫像，展現(xiàn)真實(shí)的客戶風(fēng)險狀況。通過對客戶財產(chǎn)、財務(wù)、交易、行為、市場和區(qū)域等方面數(shù)據(jù)的整合，形成全面的客戶風(fēng)險視圖，并通過全過程的大數(shù)據(jù)分析，及時掌握客戶情況，前瞻性地發(fā)現(xiàn)風(fēng)險，從而實(shí)現(xiàn)有效的風(fēng)險管理[1]。具體而言，在貸前環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過整合客戶數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對客戶精準(zhǔn)的綜合評分，包括信用評分和償債能力評價等，從而為客戶準(zhǔn)入提供有效指導(dǎo)，減少商業(yè)銀行不良貸款率，降低經(jīng)營風(fēng)險。在貸中環(huán)節(jié)，商業(yè)銀行通過動態(tài)的內(nèi)外部數(shù)據(jù)搜集、整合和分析，實(shí)現(xiàn)對貸款客戶的實(shí)時監(jiān)控，及時進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警，減少銀行的潛在損失。在貸后管理階段，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)能對逾期客戶的企業(yè)、資產(chǎn)和其他個人信息有更全面的判斷，從而為貸后催收提供便利，實(shí)現(xiàn)更高效的不良資產(chǎn)處置。

1.2 進(jìn)行更全面的風(fēng)險識別與評估

風(fēng)險識別與評估是進(jìn)行有效風(fēng)險管理的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用能更全面地進(jìn)行風(fēng)險識別與評估。商業(yè)銀行的風(fēng)險主要包括信用風(fēng)險、操作風(fēng)險和市場風(fēng)險三大類。針對信用風(fēng)險，現(xiàn)階段我國商業(yè)銀行不僅缺乏統(tǒng)一的風(fēng)險評估，還缺乏針對中小企業(yè)和個人信用的評估手段，風(fēng)險評估不全面、不科學(xué)。通過大數(shù)據(jù)平臺，商業(yè)銀行可在建立豐富的風(fēng)險庫的基礎(chǔ)上，通過大量數(shù)據(jù)的采集、分析和交叉對比，量化客戶的風(fēng)險狀況，從源頭上減少貸款風(fēng)險，避免不良貸款的產(chǎn)生。針對操作風(fēng)險，商業(yè)銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對內(nèi)外部損失數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)、深入的分析，從而獲取風(fēng)險點(diǎn)，完善內(nèi)部操作流程，提高風(fēng)險管理。針對市場風(fēng)險，商業(yè)銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對產(chǎn)品交易價格、利率變化狀況進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，并進(jìn)行準(zhǔn)確的風(fēng)險計量與評估，最大程度地減少市場風(fēng)險的影響[2]。

1.3 實(shí)現(xiàn)更為全面的風(fēng)險監(jiān)控

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，商業(yè)銀行能夠更好地計量風(fēng)險，實(shí)現(xiàn)全過程、全方位的風(fēng)險監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)全面風(fēng)險管理。一方面，商業(yè)銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險定量分析，通過搭建大數(shù)據(jù)平臺，挖掘和整合數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系，建立風(fēng)險計量模型庫，量化管理信用風(fēng)險；另一方面，商業(yè)銀行可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)動態(tài)風(fēng)險監(jiān)管。風(fēng)險與商業(yè)銀行的運(yùn)營發(fā)展相伴而生，無時不在。因此，靜態(tài)的風(fēng)險管理注定無法滿足商業(yè)銀行發(fā)展需求的，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析和智能評估，能及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險，實(shí)現(xiàn)實(shí)時風(fēng)險監(jiān)控?？傊髷?shù)據(jù)技術(shù)助力更精確的風(fēng)險識別，實(shí)時的風(fēng)險監(jiān)控，從而實(shí)現(xiàn)全面風(fēng)險管理，促進(jìn)商業(yè)銀行的持續(xù)健康發(fā)展。

2 大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行風(fēng)險管理存在的問題

大數(shù)據(jù)背景下，商業(yè)銀行紛紛開始進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，然而受多方面因素影響，現(xiàn)階段商業(yè)銀行風(fēng)險管理在融入大數(shù)據(jù)技術(shù)中還存在一些問題。

2.1 大數(shù)據(jù)加劇了商業(yè)銀行信息安全隱患

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用是新時代下商業(yè)銀行風(fēng)險管理的大勢所趨，然而由于大數(shù)據(jù)來源的廣泛性及互聯(lián)網(wǎng)的共享性，導(dǎo)致商業(yè)銀行更容易產(chǎn)生信息安全隱患。一方面，如若管理流程存在漏洞，或大數(shù)據(jù)平臺存在漏洞導(dǎo)致黑客攻擊及數(shù)據(jù)泄露，就會給商業(yè)銀行帶來無法估量的損失，也會泄露客戶的隱私，造成客戶對銀行的不信任[3]；另一方面，大數(shù)據(jù)采集的范圍廣、內(nèi)容繁雜，涉及一個采集標(biāo)準(zhǔn)和尺度的問題，這是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用中普遍面臨的困境，對數(shù)據(jù)格外敏感的金融業(yè)更是如此。因此，若商業(yè)銀行在大數(shù)據(jù)采集中缺乏明確的標(biāo)準(zhǔn)，就很有可能存在過度采集的問題，不僅會侵犯客戶的合法權(quán)益，還面臨道德和法律上的問題。

2.2 部門間客戶信息數(shù)據(jù)割裂

客戶信息數(shù)據(jù)割裂導(dǎo)致商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用效率較低，主要表現(xiàn)在兩個方面：一方面，行內(nèi)數(shù)據(jù)缺乏分享。各商業(yè)銀行分行、支行獲取的數(shù)據(jù)主要是為了本經(jīng)營行使用，行內(nèi)共享程度不高。由于總行搜集數(shù)據(jù)主要是為了風(fēng)險管理與評估，分支行搜集數(shù)據(jù)則主要為了貸款業(yè)務(wù)需要，在數(shù)據(jù)搜集和使用中總行與分支行之間、各分支行之間缺乏緊密的溝通，一些商業(yè)銀行還缺乏統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)信息平臺，這就造成客戶信息數(shù)據(jù)的割裂，不僅造成工作上的重復(fù)和低效率，還增大了風(fēng)險管理難度[4]；另一方面，統(tǒng)一經(jīng)營行不同部門間信息共享度不高，客戶信息數(shù)據(jù)割裂。一般而言，對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的有個人信貸部門、零售部門和私人銀行部門，這幾個部門負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)不同，風(fēng)控管理也有較大差別，在信息采集、分析過程中的標(biāo)準(zhǔn)也有較大差異，因此各部門各自采集的信息既可能造成重要信息的缺失，又可能產(chǎn)生重復(fù)性的工作內(nèi)容，增大了商業(yè)銀行風(fēng)險管理的難度。

2.3 大數(shù)據(jù)開發(fā)能力有待提高

商業(yè)銀行傳統(tǒng)風(fēng)險管理大都是對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然而在大數(shù)據(jù)背景下，商業(yè)銀行一方面要面對眾多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，另一方面是數(shù)據(jù)處理規(guī)模呈幾何量增長，這對商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)開發(fā)能力提出了更高的要求。面對數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)，商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)開發(fā)能力呈現(xiàn)不足的現(xiàn)狀，主要表現(xiàn)在三個方面：第一，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足高效率的數(shù)據(jù)處理要求。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理效率不高，并且對很多非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)無法處理，不能有效挖掘數(shù)據(jù)背后反映的風(fēng)險；第二，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)缺失。一些商業(yè)銀行仍采用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理思維，缺乏對大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的戰(zhàn)略意識，沒有引進(jìn)相關(guān)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，導(dǎo)致銀行在大數(shù)據(jù)處理上的核心能力不足；第三，大數(shù)據(jù)專業(yè)人才缺失。這是影響商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)開發(fā)能力的重要因素，下文將著重分析。

2.4 大數(shù)據(jù)專業(yè)人才缺失

專業(yè)人才是大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行深化大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力、提高風(fēng)險管理質(zhì)量的必要保證。大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行風(fēng)險管理中的應(yīng)用，一方面是大數(shù)據(jù)的采集、分析與預(yù)警，需要處理海量的數(shù)據(jù)內(nèi)容；另一方面是構(gòu)建風(fēng)險模型。商業(yè)銀行傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理以報表分析為主，涉及的數(shù)據(jù)量相對較少，處理起來較為簡單。在風(fēng)險管理上，傳統(tǒng)方法是采用樣本分析，很難展現(xiàn)商業(yè)銀行風(fēng)險管理的真實(shí)情況，而大數(shù)據(jù)技術(shù)是從全樣本出發(fā)，處理的數(shù)據(jù)量、復(fù)雜程度都大大增加，這就對工作人員提出了更高的要求，他們不僅要具備風(fēng)險管理相關(guān)知識，還要具備數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、金融學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的知識。就現(xiàn)狀而言，一些商業(yè)銀行缺乏大數(shù)據(jù)專業(yè)人才，導(dǎo)致在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用上存在瓶頸，風(fēng)險管理質(zhì)量不佳。

2.5 缺乏對外數(shù)據(jù)合作機(jī)制

商業(yè)銀行利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險管理的前提是全面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，不僅需要銀行內(nèi)部獲取的數(shù)據(jù)資料，還需要外部的數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充。然而，現(xiàn)階段由于客戶隱私和風(fēng)險控制方面因素的影響，難以建立充分的外部數(shù)據(jù)共享?？蛻舫鲇谧陨淼睦婵紤]，根據(jù)不同銀行的風(fēng)控管理在信息提供上會有所美化，商業(yè)銀行難以從多個角度對信息的真實(shí)性進(jìn)行驗(yàn)證[5]。同時，無論是人民銀行的征信系統(tǒng)還是商業(yè)銀行自己的數(shù)據(jù)庫，客戶信息的時效性都存在很大問題，這會給銀行帶來風(fēng)險。除了信貸風(fēng)險外，商業(yè)銀行同業(yè)之間缺乏系統(tǒng)風(fēng)險、操作風(fēng)險方面的數(shù)據(jù)共享，也不利于商業(yè)銀行的風(fēng)險防控。

3 大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行風(fēng)險管理優(yōu)化策略

針對大數(shù)據(jù)背景下商業(yè)銀行風(fēng)險管理存在的問題，本文針對性地提出了優(yōu)化策略。

3.1 強(qiáng)化數(shù)據(jù)風(fēng)險管控

要想保證數(shù)據(jù)安全，就必須強(qiáng)化數(shù)據(jù)資源風(fēng)險管控。首先，商業(yè)銀行要重視信息化建設(shè)，完善大數(shù)據(jù)平臺，做好信息安全防護(hù)，避免因黑客入侵造成的信息泄露，保證數(shù)據(jù)安全；其次，由于大數(shù)據(jù)的關(guān) 聯(lián)性強(qiáng)，商業(yè)銀行要加強(qiáng)與監(jiān)管機(jī)構(gòu)的合作，協(xié)調(diào)大數(shù)據(jù)鏈條中涉及的監(jiān)管機(jī)構(gòu)與合作單位，共同制定數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，明確數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)、采集范圍和使用范圍，嚴(yán)格按照基于法律范疇內(nèi)的數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)采集、使用數(shù)據(jù)，避免過度采集數(shù)據(jù)情況的發(fā)生，維護(hù)客戶的合法權(quán)益；最后，商業(yè)銀行要強(qiáng)化員工的數(shù)據(jù)安全意識，完善內(nèi)部數(shù)據(jù)管理和操作流程，制定標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集、使用流程體系，加強(qiáng)內(nèi)部監(jiān)管，防止因操作風(fēng)險導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露、過度采集問題，切實(shí)確保數(shù)據(jù)安全。

3.2 健全企業(yè)級信用風(fēng)險分析與預(yù)警平臺

針對客戶信息數(shù)據(jù)割裂問題，商業(yè)銀行要建立健全企業(yè)級信用風(fēng)險分析與預(yù)警平臺，實(shí)現(xiàn)充分的數(shù)據(jù)共享與風(fēng)險防控，降低銀行風(fēng)險[6]。商業(yè)銀行要整合現(xiàn)有的風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)，搭建統(tǒng)一的風(fēng)險分析與預(yù)警平臺，實(shí)現(xiàn)總行、分行和支行等不同層級、不同地區(qū)商業(yè)銀行及同一商業(yè)銀行不同部門的充分信息共享，統(tǒng)一數(shù)據(jù)搜集、整合，和統(tǒng)一風(fēng)險識別、監(jiān)控和應(yīng)對，既能通過統(tǒng)一平臺降低風(fēng)險管理成本，又能提高風(fēng)險管理的深度和效率，從而及時進(jìn)行風(fēng)險識別和防范。企業(yè)級信用風(fēng)險分析與預(yù)警平臺要在對整個商業(yè)銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、分析和整合的基礎(chǔ)上，構(gòu)建完善的風(fēng)險模型庫，并對各項(xiàng)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)包含的實(shí)質(zhì)性風(fēng)險與風(fēng)險邊界進(jìn)行統(tǒng)一監(jiān)控，及時識別和化解風(fēng)險。

3.3 提高銀行數(shù)據(jù)開發(fā)能力

要想提高商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)開發(fā)能力，就必須樹立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略理念，落實(shí)大數(shù)據(jù)開發(fā)的硬件、軟件條件，充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)開發(fā)人才，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)開發(fā)能力的全面提高。首先，商業(yè)銀行要重視大數(shù)據(jù)技術(shù)，灌輸大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性，讓每個員工都意識到大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性，形成大數(shù)據(jù)思維，形成在工作中使用數(shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)說話的文化氛圍；其次，商業(yè)銀行要建立健全大數(shù)據(jù)開發(fā)硬件和軟件系統(tǒng)。硬件系統(tǒng)方面，對現(xiàn)有硬件系統(tǒng)進(jìn)行更新、升級，滿足大數(shù)據(jù)存儲、計算、開發(fā)的需求，為大數(shù)據(jù)開發(fā)奠定良好的硬件基礎(chǔ)。軟件系統(tǒng)方面，搭建大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)智能引擎，為批量數(shù)據(jù)采集、挖掘和分析創(chuàng)造良好的軟件條件；最后，商業(yè)銀行要不斷提高大數(shù)據(jù)技術(shù)核心處理能力。加強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)培訓(xùn)，特別是對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)搜集相關(guān)崗位的培訓(xùn)及數(shù)據(jù)處理和分析相關(guān)崗位的專業(yè)培訓(xùn)，對于有條件的，可以讓?shí)徫蝗藛T到優(yōu)秀同業(yè)進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高數(shù)據(jù)開發(fā)能力。

3.4 加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才的引進(jìn)與培養(yǎng)

人力資源是企業(yè)發(fā)展的核心競爭力。針對商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)人才不足的狀況，商業(yè)銀行要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)人才的引進(jìn)與培養(yǎng)，從根本上提高大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力。首先，商業(yè)銀行要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的引進(jìn)和留用。在人才引進(jìn)上，商業(yè)銀行可以重點(diǎn)采用校企協(xié)作的人才開發(fā)模式，與高校相關(guān)專業(yè)進(jìn)行緊密協(xié)作、定向培養(yǎng)，并邀請優(yōu)秀學(xué)生到銀行實(shí)習(xí)、見習(xí)，與其簽訂用工意向，實(shí)現(xiàn)源源不斷的人才儲備。在人才留用上，商業(yè)銀行要建立具有市場競爭力的薪酬體系，采用多樣化的激勵手段，構(gòu)建與員工共同發(fā)展的企業(yè)戰(zhàn)略，充分實(shí)現(xiàn)留住人才的目的；其次，商業(yè)銀行要加強(qiáng)員工培訓(xùn)，提高員工大數(shù)據(jù)意識和大數(shù)據(jù)處理能力。根據(jù)崗位發(fā)展要求，制定完善的崗位培訓(xùn)計劃，進(jìn)行針對性的大數(shù)據(jù)技術(shù)員工培訓(xùn)，全面提高崗位員工大數(shù)據(jù)素養(yǎng)[7]；最后，商業(yè)銀行要搭建崗位輪動體系。讓各分、支行推薦數(shù)據(jù)分析崗位人員到總行數(shù)據(jù)中心進(jìn)行階段性交流工作，通過工作實(shí)踐提高員工的大數(shù)據(jù)素養(yǎng)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)人才的引進(jìn)與培養(yǎng)。

3.5 強(qiáng)化同業(yè)協(xié)作，保證數(shù)據(jù)安全

外部數(shù)據(jù)是商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)全面大數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)，因此商業(yè)銀行要強(qiáng)化同業(yè)協(xié)作，降低商業(yè)銀行風(fēng)險。一方面，商業(yè)銀行要搭建行業(yè)間數(shù)據(jù)共享平臺，實(shí)現(xiàn)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險、系統(tǒng)風(fēng)險和操作風(fēng)險相關(guān)數(shù)據(jù)、資料的實(shí)時共享，從而為大數(shù)據(jù)分析提供足夠的樣本來源，降低其風(fēng)險[8]。目前，除了人民銀行的征信系統(tǒng)平臺外，市場中還有針對信貸客戶的一些征信數(shù)據(jù)平臺，但缺乏統(tǒng)一的商業(yè)銀行行業(yè)間數(shù)據(jù)共享平臺。因此，相關(guān)部門要發(fā)揮引導(dǎo)功能，推動建立行業(yè)間數(shù)據(jù)共享平臺，強(qiáng)化同業(yè)協(xié)作，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險控制的目的；另一方面，行業(yè)間數(shù)據(jù)共享并不意味著對客戶隱私的掠奪，相反，在這個過程中商業(yè)銀行要更加注重客戶隱私與信息安全，明確信息共享的界限，對涉及客戶隱私、未經(jīng)客戶同意的信息堅決不能共享，切實(shí)保障數(shù)據(jù)安全。